pattern-recognition

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我给出了由行组成的2个类（“class1.dat”和“class2.dat”），每行是20个特征（20个值）的向量。我花费10年时间，按渔民比例排列并保留最佳5个结果，然后用最大似然估计每个正态分布的值（假设它们是正态分布的）并用朴素贝叶斯分类器计算误差。这是我的代码： % i take 10 random characteristics C1= class_1(:,1:10)

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机器学习，分类类型

我正在学习我的机器学习（ML）课程，我有问题，我无法根据当前的知识找到答案。假设我有以下的数据集， att1 att2 att3 class 5 6 10 a 2 1 5 b 47 8 4 c 4 9 8 a 4 5 6 b 以上数据集是清楚的，我想我可以申请分类算法对新进入的数据我训练我的数据集之后。由于每个实例都有一个标签，因此很容易理解每个实例都有一个带有标签的类。现在，我

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我们是否应该总是消除计算属性，即使它是一个关键和复杂的计算？

数据库设计的“第三范式”要求您删除函数依赖关系。它试图消除冗余，从表中删除可以从其他字段计算出的任何属性（字段）。例如，当你引用另一个实体时，你只能存储它的密钥。您不存储这些被引用实体的属性副本，因为这意味着每次更改引用实体时都必须更新它们。另一种情况是属性，如高度。你想知道一个人的身高，但在你的应用程序中，你可能喜欢以不同的单位知道它：米，英尺，天文单位。但是，如果不存储所有这些值，则应删除计

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模式识别图像处理

我正在做一个关于自动化电源管理的项目。我的想法是使用网络摄像头，以常规图像拍摄图像，并找出房间是空的还是充满的。现在我的想法是，第一个图像将是一个空房间，并将有一个软件，将连续的图像与此作为基础进行比较，并推断房间是否为空。我认为模式识别是适合的。该软件将匹配两个图像的模式（可能转换成二进制阈值图像，可能正是我的想法）并据此进行检测。首先请告诉我它的权利（如在模式识别中的正确步骤）。其次，我

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如何从跟踪文件中找到重复序列

I已被赋予一个分配，我需要对给定应用程序进行测试并生成跟踪文件，然后从跟踪文件中生成序列图。该应用程序是用python编写的。该应用程序在该方法启动和退出的地方进行了检测。我的主要目的是找到跟踪文件中的重复模式？下面是跟踪文件 Entering get_instance None [] None 10:25:30:743000 Entering __init__ ConfigHandler

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svmtrain函数中的支持向量如何将输入数据收敛到一个小子集中？

svmtrain函数的输入是一个尺寸为151x22的矩阵。将svmtrain函数应用于上述矩阵（如下所示）时，我得到一个结构。在结构内部，有一个名为“支持向量”的字段。此支持向量的大小是42x22。这个子集是如何形成的？

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波形趋势分析/模式识别

我呼吁您在这一个更明亮的头脑！这是我第一次进行模式识别/趋势分析，基本上我希望能够区分波形（基本线图）。例如，原始图将表示“正常”，第二个图几乎相同但在图的最后30％期间具有较高的图，该第二个图将被称为“坏图”。我想要实现的是让程序知道“正常”和“坏图形”是什么样子，然后在任何其他波形之后可以看到和区分两者，在本例中，如果第三个波形是完全像原来的一样，但最终的30％增加了，但没有像“坏图”那

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使用R中rpart生成的树来分类新观察值

假设我在R中使用适合分类树的rpart函数。那么我如何使用这棵树来分类一个新对象呢？

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篮球统计的预测算法

我正在制作一个项目，我需要根据篮球运动员过去的统计数据来预测未来的统计数据。我希望能够根据过去三个赛季的统计数据（如果有前三个赛季可供选择）预测下赛季的统计数据。有没有人有一个好的预测算法，我可以使用的建议？数据是连续的，并且可以有5-14维度（年龄，分钟，点等）之间的任何地方谢谢！注：我真的很喜欢使用Weka程序来做到这一点。

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grid.py不给出输出

我正在使用LibSVM，并且我使用GRID.py代替SVM。但问题是我运行grid.py超过一小时，但它没有给出任何输出。它给出的错误消息如下 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Traceback (most recent call last): File "grid.py", line 266, in run if rate is None: raise Ru